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摘要:
针对具有外部扰动和系统参数不确定的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种改进的自适应神经网络滑模跟踪控制方法.首先建立了三自由度(DoF)机械臂动力学模型,分别采用计算力矩法和基于改进趋近律的神经滑模控制法控制其名义部分和非名义部分.所提方法结合了径向基函数(RBF)神经网络与基于趋近律的滑模控制,使控制系统自适应地补偿机械臂的不确定性,使用Lyapunov函数推导出神经网络的权值更新率.并且提出了一种自适应指数趋近律,使用改进趋近律的滑模控制器对RBF补偿神经网络的逼近误差,进一步抑制了抖振.在三关节RRR型机械臂上进行仿真实验,并对比基于指数趋近律的滑模控制仿真结果,验证了本文控制方法的有效性.
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文献信息
篇名 3 DoF模块化机械臂轨迹跟踪策略
来源期刊 传感器与微系统 学科
关键词 拉格朗日建模 抖振 改进趋近律 滑模控制 径向基函数神经网络
年,卷(期) 2021,(7) 所属期刊栏目 研究与探讨|Research & Approach
研究方向 页码范围 35-38,47
页数 5页 分类号 TP273
字数 语种 中文
DOI 10.13873/J.1000—9787(2021)07—0035—04
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径向基函数神经网络
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传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
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